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科研工具篇|meV软件(一):聚类热图及表达趋势分析

发布日期:2019-04-04 浏览次数:547

《劝学篇》中讲到,”君子性非异也,善假于物也“;《论语》中也讲到,“工欲善其事,必先利其器”。在生活中,善用各种工具能够极大的提高我们的效率,在科研工作中亦是如此,专业科研工具用得好,做科研工作时也会事半功倍。

今天,小编就给大家安利一个热门科研工具,windows系统下能够操作使用的软件绘图神器:MeV(Multiple ExperimentViewer),从此再也不要羡慕别人paper里高大上的绘图,咱们自己动手,丰衣足食照样可以进阶。


小编介绍的这款软件具有有很多功能,常用绘图都可以操作,包括:表达趋势分析图,heatmap热图,效果图完全符合专业图片的要求,并且软件使用简单,上手快。在此,小编附上其下载链接:https://sourceforge.net/projects/mev-tm4/files/mev-tm4/,目前最新版本为4.9.0版本,大小为101M。下载后解压,直接运行可执行程序文件Mev.exe,无需安装任何插件,不需安装,不需卸载,简单好用。

小伙伴们也可以下载尝试操作,演示数据及最新版本软件请见云盘链接:https://pan.baidu.com/s/1r1uNCdot3Xs30Ll3v9BeAA;提取码:nxp1。


接下来,小编将直接导入数据,可以使用演示数据example_fpkm_heatmap.xls,此数据是取log2标准化后的数据,并且保留两位小数作为演示数据。

File->Load Data->Select File Loader->Tab Delimited



首先,小编展示一下meV软件所绘制的热图,导入RNA-seq表达量数据,共6个样品,单击load运行。


上图没有进行样品和基因的聚类,下面咱们开始进行聚类分析,采用层次聚类分析(Hierarchical Clustering),首先选择左上角的Clustering,聚类方法有很多种,包括层次聚类(Hierarchical Clustering),Tree EASE,self Organizing Tree Algorithm,k-means聚类,等等。


根据层次聚类,得出样品聚类结果和基因聚类结果,作出聚类树。


Tips:如果对上图的颜色,形状,字体不满意,可以进行调整,点击Display,可以进行以上参数的调整,调整成以下图形,是不是更好看了点?


每个人的审美都不同,小伙伴们可以根据自己的喜好进行微调。


最终得到想要的热图。


另外,meV还可以做表达趋势分析图,使用K-means聚类,把相同表达趋势的基因,聚类到同一个簇中,进行针对性的研究。

具体参数选择可以参考下图,由于导入数据只有149个基因,在演示的过程中,小编把参数做了重新调整:簇的个数调整为10个,每个簇的基因个数不超过50个。点击OK运行,得到结果,如下:


以下是运行结果,主要包括表达热图,聚类树的表达热图,表达趋势图,以及每个基因的聚类信息。下图分别按照总的和簇的信息进行全方位展示。


挑选第四个簇进行展示,具体见如下:表达趋势图。从下图中可以得出结论:基因表达呈现相同趋势。

第四个簇所包含基因的热图分析:


第四个簇的controid graph图:


第四个簇中每个基因的表达趋势:


所有根据k-means形成的簇的表达趋势图:



今天,小编就介绍到这里了,主要包括了聚类热图和表达趋势图,但是meV软件的功能远不至于次,它还有很多其它强大的功能,例如:meV中的Statistics选项,可以进行寻找差异基因分析,T检验,生存分析,one/two way ANOVA,Global Ancova;Data Reduction选项可以进行相关性网络(Network)、PCA分析;Meta Analysis选项中的功能富集分析等等。

在接下来的很长一段时间内,小编会继续和大家一起探讨生信分析中的一些好用有趣的软件,小伙伴们多多关注。


群体遗传组     周向阳 | 文案

Tina | 编辑